樣本權重

在feed data的過程中，我們總是會用到samle_weight,樣本權重的直觀理解為：樣本權重給出了各個樣本的重要性。

具體是怎麼體現的了，首先樣本權重不是把樣本乘以一個係數，這樣的話feature值不就改變了，他改變的是該樣本的數量，本來一個樣本是1個，現在變成了0.8個，或者1.5個，樣本數量現在可以取小數個了，對應的這個樣本在總體樣本中的佔比也會變化。

如下程式碼就能體現，樣本權重的作用，它改變的是樣本的計數，從而改變了整個樣本的資訊量。

class Counter:
    def __init__(self, arr, sample_weights=
 
None):
        if sample_weights is None:
            self._counter = Count(arr)
        else:
            self._counter = {}
            sw_len = len(sample_weights)
            for elem, w in zip(arr, sample_weights):
                if elem not in self._counter:
                    self._counter[
 
elem] = w * sw_len
                else:
                    self._counter[elem] += w * sw_len